数据变化规律和数据特征|工程险_保险大百科共计20篇文章
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1.SPSS数据分析之时间序列分析当数据与时间息息相关,常具有周期性的变化规律,此时,时间序列分析是一个很好的发现分析及预测其发展变化的统计方法,接下来简要分享统计分析软件SPSS中时间序列分析的操作。 问:什么是时间序列? 答:时间序列是时间间隔不变的情况下收集的不同时间点数据集合。 https://www.jianshu.com/p/5bc72c3eff0e
2.不同吸附剂对GIS局部放电特征气体变化规律的影响【摘要】:为提高化学诊断法用于气体绝缘组合电器(GIS)绝缘状态判断的准确度,需评估吸附剂对GIS内局部放电产生的特征气体的吸附特性影响。在小型模拟试验平台上设置针-板电极放电模型,研究了不放置吸附剂、分别放置5A、F.03和KDHF-03吸附剂时GIS局部放电特征气体的变化规律。试验结果表明:加入吸附剂后,SO_2、SO_2、https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-DGJS201603015.htm
3.数学建模黄河水沙监测数据分析首先,你可以对黄河水沙监测数据进行数据清洗和预处理,包括去除异常值、缺失值处理和数据平滑等。接着,你可以对数据进行统计分析,包括计算均值、标准差、相关系数等指标,以了解黄河水沙的基本特征。 然后,你可以尝试构建数学模型来分析黄河水沙的变化规律。常用的模型包括时间序列模型、回归模型和神经网络模型等。你可以https://wenku.csdn.net/answer/36wqng6rk7
4.2022年度陕西省重点研发计划项目申报指南目录4.3 高超声速飞行器前体边界层脉动特性表征及转捩控制技术研究内容:以高超声速飞行器推进和结构一体化设计为背景,针对高超声速飞行器前体开展边界层脉动压力的高精度采集、高背景噪声的高超声速边界层脉动信号高阶数据处理方法及边界层特征提取技术研究,边界层发展特征、转捩诱发机理、转捩特征、转捩规律、强制转捩方式及其有http://www.kt180.com/html/sxs/9889.html
5.基于高程变化及遥感影像的高亚洲地区跃动冰川数据集但高亚洲地区跃动冰川的发育特征及分布规律仍是研究空白,亟需相应数据集填补。本团队通过配准及差分覆盖全部高亚洲地区的两批数字高程模型数据,结合其他冰川表面高程变化数据以及从20世纪70年代至今的历史光学遥感影像,确认了高亚洲地区457条跃动冰川,其中包含362条在研究期内发生跃动的冰川和95条可能的跃动冰川。本数据集http://105.online.inkdata.cn/p/651/
6.遥感大数据智能解译的地理学认知模型与方法GIS前沿遥感观测的传感器种类包括全色、多光谱、高光谱、红外、合成孔径雷达、激光雷达等,使得数据类型多样化、格式多样化和数据处理方式多样化;遥感数据的获取近乎实时且在不同时间获取的遥感数据特征存在不同;在获取遥感数据过程中,由于传感器内部自身特性和外部环境干扰等因素影响,使得获取的数据存在不一致、不完整、模糊等不https://www.shangyexinzhi.com/article/5513700.html
7.光栅尺工作原理光栅尺注意事项→MAIGOO百科莫尔条纹具有以下特征: (1)莫尔条纹的变化规律 两片光栅相对移过一个栅距,莫尔条纹移过一个条纹距离。由于光的衍射与干涉作用,莫尔条纹的变化规律近似正(余)弦函数,变化周期数与光栅相对位移的栅距数同步。 (2)放大作用 在两光栅栅线夹角较小的情况下,莫尔条纹宽度W和光栅栅距ω、栅线角θ之间有下列关系。式https://www.maigoo.com/citiao/249847.html